Python中实现参数类型检查的简单方法
Python是一门弱类型语言,很多从C/C++转过来的朋友起初不是很适应。比如,在声明一个函数时,不能指定参数的类型。用C做类比,那就是所有参数都是void*类型!void类型强制转换在C++中被广泛地认为是个坏习惯,不到万不得已是不会使用的。
Python自然没有类型强制转换一说了,因为它是动态语言。首先,所有对象都从Object继承而来,其次,它有强大的内省,如果调用某个不存在的方法会有异常抛出。大多数情况,我们都不需要做参数类型栓查,除了一些特殊情况。例如,某个函数接受一个str类型,结果在实际调用时传入的是unicode,测试过程中又没有代码覆盖到,这样问题就比较严重了。解决方法也很简单,借助Python的内省,很容易就能判断出参数的类型。但是每个地方都写检查代码会很累赘,何况它带来的实际价值并不高。一个好的解决方法是使用装饰器。
''' >>> NONE, MEDIUM, STRONG = 0, 1, 2 >>> >>> @accepts(int, int, int) ... def average(x, y, z): ... return (x + y + z) / 2 ... >>> average(5.5, 10, 15.0) TypeWarning: 'average' method accepts (int, int, int), but was given (float, int, float) 15.25 ''' def accepts(*types, **kw): """ Function decorator. Checks that inputs given to decorated function are of the expected type. Parameters: types -- The expected types of the inputs to the decorated function. Must specify type for each parameter. kw -- Optional specification of 'debug' level (this is the only valid keyword argument, no other should be given). debug = ( 0 | 1 | 2 ) """ if not kw: # default level: MEDIUM debug = 1 else: debug = kw['debug'] try: def decorator(f): def newf(*args): if debug == 0: return f(*args) assert len(args) == len(types) argtypes = tuple(map(type, args)) if argtypes != types: msg = info(f.__name__, types, argtypes, 0) if debug == 1: print >> sys.stderr, 'TypeWarning: ', msg elif debug == 2: raise TypeError, msg return f(*args) newf.__name__ = f.__name__ return newf return decorator except KeyError, key: raise KeyError, key + "is not a valid keyword argument" except TypeError, msg: raise TypeError, msg def info(fname, expected, actual, flag): """ Convenience function returns nicely formatted error/warning msg. """ format = lambda types: ', '.join([str(t).split("'")[1] for t in types]) expected, actual = format(expected), format(actual) msg = "'%s' method " % fname \ + ("accepts", "returns")[flag] + " (%s), but " % expected\ + ("was given", "result is")[flag] + " (%s)" % actual return msg
本质上讲,这也是一种运行时检查,但效果已经不错了。
更多有趣的装饰器的使用,可以参考这篇文章http://wiki.python.org/moin/PythonDecoratorLibrary

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无法找到一款将 XML 直接转换为 PDF 的应用程序,因为它们是两种根本不同的格式。XML 用于存储数据,而 PDF 用于显示文档。要完成转换,可以使用编程语言和库,例如 Python 和 ReportLab,来解析 XML 数据并生成 PDF 文档。

没有APP可以将所有XML文件转成PDF,因为XML结构灵活多样。XML转PDF的核心是将数据结构转换为页面布局,需要解析XML并生成PDF。常用的方法包括使用Python库(如ElementTree)解析XML,并利用ReportLab库生成PDF。对于复杂XML,可能需要使用XSLT转换结构。性能优化时,考虑使用多线程或多进程,并选择合适的库。

手机XML转PDF的速度取决于以下因素:XML结构的复杂性手机硬件配置转换方法(库、算法)代码质量优化手段(选择高效库、优化算法、缓存数据、利用多线程)总体而言,没有绝对的答案,需要根据具体情况进行优化。

不可能直接在手机上用单一应用完成 XML 到 PDF 的转换。需要使用云端服务,通过两步走的方式实现:1. 在云端转换 XML 为 PDF,2. 在手机端访问或下载转换后的 PDF 文件。

XML 转换图片需要先确定 XML 数据结构,再选择合适的图形化库(如 Python 的 matplotlib)和方法,根据数据结构选择可视化策略,考虑数据量和图片格式,进行分批处理或使用高效库,最终根据需求保存为 PNG、JPEG 或 SVG 等格式。

XML格式化工具可以将代码按照规则排版,提高可读性和理解性。选择工具时,要注意自定义能力、对特殊情况的处理、性能和易用性。常用的工具类型包括在线工具、IDE插件和命令行工具。

XML 美化本质上是提高其可读性,包括合理的缩进、换行和标签组织。其原理是通过遍历 XML 树,根据层级增加缩进,并处理空标签和包含文本的标签。Python 的 xml.etree.ElementTree 库提供了方便的 pretty_xml() 函数,可以实现上述美化过程。

想要通过XML生成图片,需要使用图形库(如Pillow、JFreeChart)作为桥梁,根据XML中的元数据(尺寸、颜色)生成图片。控制图片大小的关键在于调整XML中<width>和<height>标签的值。然而,在实际应用中,XML结构的复杂性、图形绘制的精细度、图片生成的速度和内存消耗,以及图片格式的选择,都对生成的图片大小产生影响,因此需要深入理解XML结构、熟练掌握图形库,以及考虑优化算法和图片格式选择等因素。
